近幾十年來，摺紙藝術已被用於工程結構設計。這些結構涵蓋多個尺度，並已在航空航天、超材料、生物醫學、機器人和建築等領域得到應用。傳統的摺紙結構通常通過手動、電機或氣動執行器來驅動。然而，這種方法往往造成結構笨重或龐大。智能材料能夠響應如溫度、濕度、光照、磁場等外部刺激而發生變形，因此近年來得到了迅速發展。同時，將智能材料與摺紙技術相結合已在輕量、可編程、可遠程激勵的可展開結構領域顯示出巨大潛力。
最近，史丹福大學的趙芮可教授團隊和喬治亞理工學院的齊航教授團隊撰寫了題為《Active Materials for Functional Origami》的綜述文章，總結了關於智能材料在功能性摺紙術領域應用的最新研究進展。這篇綜述涉及材料科學、力學、結構設計等多個領域，詳細介紹了不同的摺紙機制、智能材料的驅動機制與其在智能摺紙中的應用實例、以及智能摺紙的製造方法和理論框架，並展望了智能摺紙的未來研究方向與挑戰。該綜述文章作者包括本科生Sophie Leanza（即將入學史丹福大學直博），史丹福大學的博士生吳帥和喬治亞理工學院的博士後孫曉昊。該綜述文章在線發表於《Advanced Materials》雜誌。
高分子與摺紙的結合
通過利用智能材料，如形狀記憶聚合物（Shape Memory Polymers，簡稱SMPs）和合金（Shape Memory Alloys，簡稱SMAs）、水凝膠（Hydrogels）、液晶彈性體（Liquid Crystal Elastomers，簡稱LCEs）、磁性軟材料（Magnetic Soft Materials，簡稱MSMs）和共價適應性網絡聚合物（Covalent Adaptable Network polymer，簡稱CAN polymers），傳統的摺紙技術已經發展到智能摺紙。由於高分子在智能摺紙中的應用更多，綜述文章深入探討了這些高分子材料的工作機制，廣泛總結了其性能細節，如材料的驅動速度和剛度，以及如何利用這些智能材料創建具有功能性的摺紙結構（圖1）。
圖1 傳統摺紙、工程摺紙和智能摺紙介紹。
形狀記憶聚合物（SMPs）是一種具有轉變溫度的網絡聚合物（圖2）。形狀記憶循環通常包含兩個步驟：在編程步驟中，SMP加熱到轉變溫度以上而變得柔軟而可變形（模量通常為MPa級別），當保持形變並將溫度降低到轉變溫度以下時，SMP的形狀可被「凍結」為臨時形狀（模量通常為GPa級別）；在恢復步驟中，SMP重新加熱到轉變溫度以上，此時聚合物鏈重新變得活躍，並在熵驅下恢復到其永久形狀。通過設計鉸鏈，SMP智能摺紙可以在光照或者加熱情況下完成單向與雙向摺疊，並實現了盒子、金字塔等摺紙結構。利用不同轉變溫度的SMP設計鉸鏈，智能摺紙實現了順序自摺疊和自鎖定結構。值得注意的是，對於大多數SMP變形是一種單向過程。通過SMP 與水凝膠或者磁性顆粒結合，智能摺紙可以實現可逆摺疊與展開。
圖2 形狀記憶聚合物機理與智能摺紙介紹。
水凝膠（Hydrogels）是一種能夠吸收大量水分的網絡聚合物（圖3）。在熱量、pH變化、離子強度和光線等刺激下，水凝膠能夠通過吸收或排出水分子而表現出宏觀變形。由於水分子擴散速度的限制，水凝膠的驅動過程可能在分鐘到幾個小時之間。水凝膠具有與生物材料和組織相當的低彈性模量（幾kPa到幾百kPa之間），並且有較好的生物相容性，使其在生物醫學應用中得到廣泛使用。水凝膠的膨脹通常是各向同性的，因此為了實現更複雜的水凝膠智能摺紙變形，需要使用不同的策略：改變交聯密度、孔隙度梯度或使用具有不同膨脹能力的多層材料。水凝膠智能摺紙結構中，不同層對外部刺激的反應不同，從而導致不同層之間的應變不同，產生類似於摺紙中的鉸鏈的方向性彎曲，從而創造出複雜的三維形狀和結構。
圖3 水凝膠機理與智能摺紙介紹。
液晶彈性體（LCEs）是由液晶分子（也稱為介晶分子）和聚合物鏈通過共價鍵結合形成彈性網絡（圖4）。當這些材料受到外部刺激（如溫度或光）時，其中的液晶分子會重新排列，導致LCE在其取向方向上發生收縮。這種驅動或激活過程可以非常迅速，通常在幾秒的時間內完成。LCE的剛度及其產生的驅動應力可以在較大的範圍內變化（從數百kPa到幾MPa）。由於LCE能夠在受到激勵時產生大的可逆形變，因此它們被視為一種具有潛力的人工肌肉材料。在製作智能摺紙結構時，LCEs表現出巨大的潛力。通過引入複雜的LCE取向分布，可以使平面材料通過摺疊轉變為三維形狀。此外，可以選擇性地在摺紙結構中添加LCE纖維，這些纖維在受到外部刺激（如加熱）時提供驅動力，產生鉸鏈摺疊。這種技術為製造複雜的可變形結構和摺紙機器人提供了可能性。
圖4 液晶彈性體機理與智能摺紙介紹。
磁性軟材料（MSMs）能在外加磁場作用下實現快速、可逆和遠程控制的形變（圖5）。MSM中不同類型的磁性填料，具有鐵磁（軟磁或硬磁）或超順磁性質，在磁場下的表現不同。磁性填料可以與橡膠或SMP、LCE、水凝膠、動態聚合物等功能性智能基質結合。由於MSMs可以基於多種材料，它們的剛度和驅動應力因此各不相同。此外，MSMs可以快速驅動，從幾十微秒到幾秒不等。其中，硬磁MSM在可編程性和控制精度方面具有優勢，在智能摺紙系統中具有廣泛的應用潛力。當硬磁性粒子的磁化方向與施加的磁場不一致時，微扭矩作用於硬磁性粒子。這些微扭矩被傳遞到軟基質，導致在磁場下發生形變，實現智能摺紙複雜的形狀重構，用於軟機器人、超材料等應用。
圖5 磁性軟材料機理與智能摺紙介紹。
共價適應性網絡聚合物（CAN polymers）是一種含有動態共價鍵的交聯聚合物，這些鍵能在保持網絡完整性的同時可逆地斷裂和重新形成（圖6）。CAN polymers通常也被稱為動態共價聚合物網絡（Dynamic covalent polymer networks）或玻璃化物（Vitrimers）。典型的CAN polymers涉及使網絡重排的鍵交換反應（Bond Exchange Reactions，簡稱BERs），包括酯交換、二硫鍵交換、亞胺交換、Diels-Alder（D-A）反應等。對於基於CAN polymers智能摺紙結構，在BERs激活時，聚合物網絡發生拓撲重排，動態共價鍵斷裂並重新形成，從而允許智能摺紙的塑性變形和形狀重新編程。此外，當BERs也可以幫助實現智能摺紙的焊接、再加工和回收。同時，在SMPs、LCEs、 MSMs, 水凝膠中引入動態化學鍵可進一步為智能摺紙賦予獨特屬性。
圖6 共價適應性網絡聚合物機理與智能摺紙介紹。
製造方法
製造方法方面，3D列印或增材製造（AM）已經擴展到刺激響應/形狀變化材料，推動了4D列印的發展，即列印出具有隨時間變化的形狀、屬性或功能的結構。4D列印已廣泛用於製造複雜的形狀演變結構和材料。綜述文章討論了常用於製造智能摺紙的3D/4D列印方法，包括擠出式列印、數字光處理列印、噴墨列印，以及用於高解析度列印的雙光子聚合。 擠出式列印包含墨水直寫和熔絲製造（也稱熔融沉積製造）兩種，其都通過噴嘴列印線條進而形成層及最終三維實體。這種列印方法具有低成本優勢，但列印速度較慢。其中，墨水直寫列印使用剪切變稀的粘性墨水；而熔絲製造常採用熱塑性材料。採用合適的流變改性劑，墨水直寫具有很多材料選擇。擠出式列印技術被廣泛應用於多種智能摺紙（圖7）。例如，使用墨水直寫製造磁性軟材料，可在列印過程中精確控制空間磁化分布，還可與其它智能材料如SMP結合進行多材料列印，得到複雜幾何和變形的多功能智能摺紙結構。墨水直寫還尤其適合於LCE，因為擠出過程的剪切力可以使液晶沿列印方向定向，從而能在列印的同時對材料響應進行編程，提高了智能摺紙的製造能力。
圖7 擠出式列印（墨水直寫或熔絲製造）智能摺紙結構實例。
數字光處理列印（或稱墨槽式光固化列印）將區域分布光照射到槽中的光固化墨水表面，通過逐層固化及移動形成三維實體。這種列印方法具有快速優勢，且能達到幾十微米的精度，已被用來列印基於不同智能材料體系的摺紙結構（圖8）。多材料列印是數字光處理列印面臨的難點。綜述文章介紹了實現多材料或多材料性質列印的幾種不同策略，包括多墨槽切換，前端聚合引發固化度梯度，以及灰度光列印等。這些策略實現了複合結構智能摺紙的製造，如基於SMP、水凝膠等的智能摺紙。此外，文章還介紹了一些針對其它智能摺紙體系（如基於LCE、MSM等的智能摺紙）的數字光處理列印策略。
圖8 數字光處理列印智能摺紙結構實例。
噴墨列印是一種常見的多材料摺紙結構製造方法，其使用商業印表機（如Stratasys的系列印表機），將墨滴逐層噴降和光固化列印（圖9）。這種列印方法具有快速，高精度，可多材料列印的優勢。儘管較為昂貴，噴墨列印仍已被廣泛用於SMP、水凝膠等智能摺紙結構的製造。除了上述三類列印方法，綜述文章還詳細介紹了基於雙光子聚合的微納米尺度智能摺紙的實際案例。
圖9 噴墨列印智能摺紙結構實例。
建模策略
理論建模對預測摺紙結構的力學摺疊行為（如剛度、可摺疊性及穩定性），進而合理設計在力學載荷或環境刺激下所需的變形和功能至關重要。綜述文章討論了現有的摺紙建模策略，包括杆-鉸鏈模型、以及基於殼單元或實體單元的有限元模型等（圖10）。杆-鉸鏈模型基於簡化的摺紙結構表示，其用彈性杆描述摺紙面板的拉伸與剪切，彈性鉸鏈描述摺痕摺疊與面板彎曲，因而具有較低的計算消耗。多種杆-鉸鏈模型已被開發，以預測不同摺紙結構的力學行為。有限元模型作為基於物理的建模方法，能提高更高的計算精度。因為摺紙面板的厚度通常遠小於面內尺寸，基於殼單元的有限元模型常被採用，用於減輕計算負擔。基於三維實體單元的有限元模型計算量更大，但卻可以準確考慮真實的複雜材料幾何（如多智能材料複合結構）以及環境刺激物理場信息（如溫度梯度、吸水溶脹行為等），因此也被廣泛用於智能摺紙的行為預測。
圖10 現有摺紙結構建模策略一覽，包括杆-鉸鏈模型以及基於殼單元或實體單元的有限元模型。
智能摺紙行為的理論預測還尤其依賴於對智能材料刺激響應變形的理論建模。綜述文章簡單介紹了前述代表性智能材料的連續介質力學本構模型，給出了每種材料常用的Helmholtz自由能（或應力）關於力學變形與各自刺激物理場的函數形式以及其在有限元模型中的應用實例。
未來展望
通過結合古老的摺紙藝術和現代的高分子科學，我們正在探索未知領域並解決複雜問題的前沿。然而，智能摺紙領域仍面臨重要挑戰和相關機遇。例如，軟聚合物的低模量導致低驅動力和較差的機械強度而受到限制，使其更適用於一些生物醫學應用。在製造方面，多材料結構仍面臨材料兼容性以及能夠處理多種不同材料的印表機的限制，尤其是開發能夠以相對較低成本實現這一目標的印表機。此外，有效地整合感測能力與智能摺紙，以進行各種應用中的數據採集，仍然具有挑戰性。
文章連結： https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/adma.202302066
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